Naučte sa, ako vytvárať produkčne pripravené multiagentné AI systémy pomocou Strands, open-source frameworku od AWS. Objavte, ako vytvárať špecializovaných agentov, ktorí spolupracujú na generovaní business intelligence reportov a automatizácii komplexných workflowov.
S príchodom sofistikovaných multiagentných systémov, ktoré dokážu spolupracovať na riešení komplexných biznis problémov, sa krajina umelej inteligencie zásadne zmenila. Namiesto spoliehania sa na jeden monolitický AI model, ktorý má zvládnuť všetky úlohy, firmy objavujú silu špecializovaných agentov pracujúcich v súhre, pričom každý prináša unikátne schopnosti a expertízu. Tento prístup znamená zásadnú zmenu v uvažovaní o AI automatizácii – od jednoduchých systémov otázka-odpoveď smerom k koordinovaným tímom inteligentných agentov, ktorí dokážu skúmať, analyzovať, syntetizovať a odporúčať riešenia s pozoruhodnou sofistikovanosťou. V tomto komplexnom sprievodcovi preskúmame, ako vytvoriť produkčne pripravené multiagentné systémy pomocou Strands – open-source frameworku od Amazon Web Services, ktorý robí vývoj agentov dostupným, flexibilným a výkonným. Či už chcete automatizovať reporting business intelligence, zefektívniť operačné procesy, alebo vytvoriť inteligentné výskumné systémy, zvládnutie orchestrácie viacerých špecializovaných agentov sa stáva kľúčovou znalosťou pre moderné vývojárske tímy.
Multiagentné AI systémy predstavujú zásadný odklon od tradičných prístupov s jedným AI modelom. Namiesto toho, aby jeden AI model riešil každý aspekt komplexnej úlohy, multiagentné systémy rozkladajú problémy na špecializované domény, pričom každý agent sa stáva expertom v konkrétnej oblasti. Táto architektúra kopíruje spôsob, akým fungujú ľudské tímy vo firmách – marketingový tím, výskumný tím, finančný tím aj operačný tím prinášajú špecializované know-how a nástroje na riešenie rozličných aspektov väčšej výzvy. V AI kontexte to znamená, že môžete mať agenta špecializovaného na zber a spracovanie informácií z novinových zdrojov, ďalšieho na analýzu sentimentu a trendov na sociálnych sieťach, tretieho na konkurenčný výskum a analýzu trhu a ďalšieho, ktorý všetky tieto informácie syntetizuje do strategických odporúčaní. Sila tohto prístupu spočíva v schopnosti zvládať zložitosť cez špecializáciu, zvyšovať presnosť vďaka rôznym pohľadom, umožniť paralelné spracovanie úloh a vytvárať udržateľnejšie a škálovateľnejšie systémy. Pri správnej implementácii môžu multiagentné systémy zvládnuť za pár minút to, čo by ľudským tímom trvalo hodiny alebo dni, pričom zachovávajú nuansy a kontext, ktoré robia business intelligence skutočne hodnotným.
Cesta k moderným frameworkom, ako je Strands, odráža dramatické zlepšenia schopností veľkých jazykových modelov za posledné roky. V počiatočných dňoch AI agentov okolo roku 2023, keď vyšiel článok o ReAct (Reasoning and Acting), museli vývojári budovať veľmi zložitú logiku orchestrácie, aby jazykové modely spoľahlivo používali nástroje a dokázali uvažovať. Modely samotné neboli trénované ako agenti – boli určené primárne na konverzáciu v prirodzenom jazyku. To znamenalo, že vývojári museli písať rozsiahle prompt inštrukcie, vytvárať vlastné parsre na extrakciu volaní nástrojov z výstupu modelu a implementovať komplexnú orchestráciu len na dosiahnutie základnej funkcionality agenta. Aj tak bolo dostať model, aby produkoval syntakticky korektné JSONy alebo spoľahlivo nasledoval špecifický formát, značnou výzvou. Tímy trávili mesiace ladením a úpravami svojich agentov, aby boli pripravení na produkciu, a každá zmena v základnom modeli často vyžadovala veľké prepracovanie celého systému. Situácia sa však dramaticky zmenila. Moderné veľké jazykové modely ako Claude, GPT-4 a ďalšie majú natívnu podporu práce s nástrojmi a schopnosti uvažovania priamo v tréningu. Chápu, ako volať funkcie, vedia rozhodovať, ktorý nástroj použiť, a zvládajú komplexné viacstupňové úlohy s minimálnym navádzaním. Táto evolúcia spôsobila, že zložité orchestrácie nutné v roku 2023 sa stali nadbytočným bremenom. Strands vznikol s týmto poznaním v jadre – prečo budovať komplikované workflowy, keď moderné modely zvládnu plánovanie a uvažovanie samy? Tento posun od komplikovanej orchestrácie k modelovo jednoduchej architektúre robí Strands takým silným a predstavuje budúcnosť vývoja agentov.
Strands Agents je open-source SDK vyvinuté AWS, ktoré prináša zásadne odlišný prístup k budovaniu AI agentov. Namiesto toho, aby vývojári museli definovať komplexné workflowy, stavové automaty alebo logiku orchestrácie, Strands využíva schopnosti moderných jazykových modelov na autonómne plánovanie, uvažovanie a výber nástrojov. Framework stojí na jednoduchom, no silnom princípe: agent je kombináciou troch základných komponentov – modelu, sady nástrojov a promptu. To je všetko. Vy si zvolíte model (či už Claude, GPT-4, Llama alebo iný), určíte, aké nástroje má mať agent k dispozícii (zabudované nástroje, vlastné Python funkcie alebo MCP servery) a napíšete jasný prompt s popisom úlohy. Model potom využíva svoje schopnosti uvažovania a zvyšok zvládne sám. Skutočnou revolúciou je v prípade Strands jeho úplná nezávislosť od modelu a poskytovateľa. Nie ste viazaný na AWS Bedrock – hoci je to výborná voľba. Môžete použiť modely od OpenAI, Anthropic Claude cez API, Meta Llama, lokálne modely cez Ollama alebo takmer akéhokoľvek poskytovateľa cez LiteLLM. Táto flexibilita znamená, že môžete začať s lokálnym modelom pre rýchlu iteráciu, prejsť na výkonnejší model na produkciu alebo aj úplne zmeniť poskytovateľa bez nutnosti prepísania kódu agenta. Framework sa tiež bezproblémovo integruje s ďalšími populárnymi frameworkmi ako CrewAI a LangGraph a má natívnu podporu pre Model Context Protocol (MCP) servery, vďaka čomu môžete využívať celé ekosystémy predpripravených nástrojov a integrácií. Strands navyše obsahuje vstavanú podporu pre pamäť konverzácie a správu session, takže je vhodný ako pre jednoduché jednorazové úlohy, tak aj pre zložité viacotáčkové interakcie.
Začať so Strands je mimoriadne jednoduché, čo je jeho veľká výhoda. Nastavenie pozostáva len z niekoľkých základných krokov, ktoré zvládne každý Python vývojár za pár minút. Najskôr si vytvoríte nový adresár projektu a nastavíte Python prostredie. Vytvorte súbor requirements.txt, kde určíte závislosti – minimálne potrebujete balíčky strands a strands-agents, prípadne ďalšie podľa výberu nástrojov. Potom vytvorte .env súbor na uloženie environmentálnych premenných, predovšetkým prihlasovacích údajov pre poskytovateľa LLM. Ak používate AWS Bedrock, treba nastaviť IAM oprávnenia vo vašom AWS účte. Prejdite do IAM konzoly, vyberte používateľa, pripojte Bedrock policy na udelenie oprávnení a vygenerujte access key na programatický prístup. Uložte tieto kľúče bezpečne do .env ako AWS_ACCESS_KEY_ID a AWS_SECRET_ACCESS_KEY. Pri inom poskytovateľovi, napr. OpenAI, uložíte API kľúč. Potom vytvorte hlavný Python súbor – nazvime ho strands_demo.py. V ňom importujete potrebné komponenty zo Strands, inštanciujete agenta s vybraným modelom a nástrojmi a zadáte mu úlohu. Krása Strands je v tom, že celé toto nastavenie od vytvorenia projektu po spustenie prvého agenta zvládnete za menej ako päť minút. Framework sa postará o kompletnú správu agent loopu, parsovanie výstupov modelu, volanie nástrojov a správu kontextu. Vy len určíte, čo má agent robiť, a necháte model, aby sa postaral o zvyšok.
Aby ste pochopili, ako Strands funguje v praxi, prejdime si najjednoduchší príklad – vytvorenie agenta s kalkulačkovým nástrojom. Tento príklad demonštruje základné koncepty, ktoré využijete aj v zložitejších systémoch. Najskôr importujete triedu Agent zo Strands knižnice a nástroj kalkulačky zo Strands tools. Potom vytvoríte inštanciu Agent, ktorej predáte kalkulačkový nástroj. Vytvoríte jednoduchý prompt, napríklad s požiadavkou na výpočet druhej odmocniny z čísla 1764. Výsledok priradíte do premennej a vypíšete. To sú štyri riadky kódu. Po spustení skriptu agent príjme váš prompt, zistí, že má použiť kalkulačku, vykoná výpočet, dostane výsledok (42) a vráti vám ho. V zákulisí sa však deje veľa – model analyzuje vašu požiadavku v prirodzenom jazyku, rozhoduje, ktorý nástroj použiť, správne naformátuje volanie, vykoná ho a výsledok opäť pretransformuje do prirodzeného jazyka. Pre vás ako vývojára je to však len štyri riadky kódu. Táto jednoduchosť je kľúčová filozofia Strands – framework zvládne orchestráciu, parsovanie aj správu, vám ostáva určovať, ČO majú agenti robiť, nie AKO.
Hoci Strands obsahuje zabudované nástroje ako kalkulačku, skutočná sila spočíva vo vytváraní vlastných nástrojov na mieru. Vytvoriť vlastný nástroj v Strands je elegantne jednoduché. Napíšete Python funkciu, ktorá vykoná želanú úlohu, označíte ju dekorátorom @tool a napíšete docstring s popisom jej funkcie. Docstring je kľúčový – agent ho číta, aby pochopil, na čo je nástroj určený a kedy ho má použiť. Ak chcete napríklad vytvoriť nástroj na sčítanie dvoch čísel, napíšete funkciu add_numbers s docstringom “Sčítaj dve čísla” a implementujete logiku sčítania. Agent prečíta docstring, pochopí, že tento nástroj slúži na sčítanie, a použije ho, keď potrebuje sčítať čísla. Môžete vytvárať nástroje prakticky na čokoľvek, čo zvládne Python – načítavanie dát z API, dotazovanie databáz, spracovanie súborov, volanie externých služieb či zložité výpočty. Dekorátor @tool sa postará o registráciu a integráciu s frameworkom. Môžete tiež využívať MCP servery ako nástroje, čo otvára ekosystém predpripravených integrácií. Strands obsahuje repozitár zabudovaných nástrojov na správu pamäte, prácu so súbormi či interakciu s AWS službami. Kombinácia vlastných a predpripravených nástrojov vám umožní rýchlo postaviť výkonné agentné schopnosti bez zbytočného vynaliezania kolesa.
Pravá sila Strands sa ukáže, keď prejdete od jedného agenta k tímom špecializovaných agentov, ktorí spolupracujú. Takto môžete vybudovať sofistikované systémy riešiace komplexné firemné úlohy. Prístup je jednoduchý – vytvoríte viacero agentov, každý so špecifickou rolou, nástrojmi a expertízou. Jeden agent sa špecializuje na zber informácií z novinových zdrojov, ďalší na analýzu sentimentu zo sociálnych sietí, tretí na výskum konkurencie a štvrtý na syntézu informácií do strategických odporúčaní. Každý agent má prístup k nástrojom vhodným pre jeho rolu. Agent na zber správ má nástroje na scraping a parsovanie webov, sentimentový agent nástroje na spracovanie textu a skórovanie emócií, výskumný agent nástroje na dotazovanie databáz a zhromažďovanie informácií, syntetizujúci agent nástroje na formátovanie reportov. Agentov orchestrujete tak, že si medzi sebou odovzdávajú úlohy – každý prispieva svojou expertízou k celkovému cieľu. Krásou tohto prístupu je, že kopíruje fungovanie ľudských tímov – nesnažíte sa, aby každý robil všetko, ale necháte špecialistov, nech sa venujú svojej oblasti a ich výstupy spojíte. So Strands môžete tento vzor implementovať aj v kóde a vytvárať inteligentné systémy, ktoré sú schopnejšie, udržateľnejšie a lepšie škálovateľné ako monolitické prístupy.
Aby sme ukázali silu multiagentných systémov v praxi, pozrime sa na konkrétny príklad: automatizovaný business intelligence systém, ktorý generuje komplexné reporty na akúkoľvek tému. Systém ukazuje, ako môžu špecializovaní agenti spolupracovať na sofistikovanej analýze. Zahŕňa obsahového agenta, ktorý zbiera a spracúva aktuálne správy z TechCrunch, extrahuje relevantné články a sumarizuje hlavné body. Agent pre analýzu sociálnych sietí simuluje analýzu online diskusií, identifikuje sentiment a kľúčové témy. Výskumný agent zhromažďuje podkladové informácie a vytvára časové osy dôležitých udalostí. Strategický expert analyzuje trhovú dynamiku, konkurenciu a identifikuje príležitosti. Sentimentový analytik skóruje emocionálny tón zdrojov a poskytuje psychologický pohľad. Agent pre odporúčania vytvára akčné strategické rady s konkrétnymi krokmi. Nakoniec výkonný syntetizátor všetko spojí do prehľadného reportu. Každý agent má jasnú úlohu, vhodné nástroje a presné inštrukcie na čo sa zamerať. Keď sa systému opýtate napríklad “Čo sa momentálne deje s OpenAI?”, systém okamžite koná: obsahový agent zozbiera aktuálne články o OpenAI, výskumný agent pripraví podklady o firme a vývoji, sentimentový agent analyzuje tón pokrytia, strategický agent vyhodnotí trhové dôsledky a syntetizátor všetko spojí do koherentného reportu. Celý proces trvá minúty a výsledkom je analýza, ktorú by ľudský tím pripravoval hodiny. Toto je sila dobre orchestrácie multiagentných systémov.
Zažite, ako FlowHunt automatizuje vaše AI obsahové a SEO workflowy – od výskumu a generovania obsahu cez publikovanie až po analytiku – všetko na jednom mieste.
Jedným z najpraktickejších aspektov multiagentných systémov je tvorba vlastných nástrojov, ktoré prepoja vašich agentov s reálnymi dátovými zdrojmi. Pozrime sa, ako vytvoriť nástroj na získavanie AI správ z TechCrunch, ktorý využije obsahový agent v našom business intelligence systéme. Nástroj začína jasným docstringom: “Získaj titulky AI správ z TechCrunch.” Tento popis je kľúčový, pretože agent podľa neho pochopí, kedy a ako nástroj použiť. Nástroj špecifikuje svoje argumenty – napríklad hľadaný výraz alebo tému – a popíše, aký výstup vracia – v tomto prípade reťazec titulkov oddelený zvislou čiarou. Implementácia zahŕňa definovanie URL na scraping, nastavenie HTTP hlavičiek, vykonanie requestu, kontrolu odpovede, parsovanie HTML na extrakciu titulkov a vrátenie výsledku vo zvolenom formáte. Dôležité je robustné ošetrenie chýb – je potrebné zvládnuť sieťové zlyhania, chyby v parsovaní či iné problémy. Nástroj môže obsahovať logovanie na ladenie a sledovanie činnosti pri použití agentom. Po vytvorení a označení dekorátorom @tool môže agent kedykoľvek tento nástroj použiť na zber správ. Agent nepotrebuje vedieť, ako scrapovať weby alebo parsovať HTML – stačí mu vedieť, že nástroj existuje, čo robí a kedy ho použiť. Takéto oddelenie zodpovedností zvyšuje udržateľnosť systému a umožňuje meniť dátové zdroje bez zásahu do logiky agenta.
Jednou z najväčších výhod Strands je jeho flexibilita vo výbere modelu a poskytovateľa. Nie ste viazaný na konkrétny model alebo poskytovateľa, takže môžete zvoliť ten najvhodnejší pre váš prípad a rozpočet. Strands defaultne hľadá AWS prihlasovacie údaje a používa Amazon Bedrock, ktorý poskytuje prístup k viacerým modelom vrátane Claude, Llama a ďalších. Ak však chcete použiť OpenAI modely, postup je jednoduchý – importujete triedu OpenAI modelu zo Strands, inštanciujete ju s vybraným ID modelu (napr. “gpt-3.5-turbo” alebo “gpt-4”) a predáte ju agentovi. Kód agenta ostáva rovnaký – mení sa len konfigurácia modelu. Táto flexibilita sa vzťahuje aj na ďalších poskytovateľov – môžete použiť Anthropic Claude cez API, Meta Llama cez Llama API, lokálne modely cez Ollama na vývoj a testovanie či akéhokoľvek ďalšieho poskytovateľa cez LiteLLM. Znamená to, že môžete začať s rýchlym a lacným lokálnym modelom na iteráciu a neskôr prejsť na výkonnejší model v produkcii bez zmeny kódu agenta. Môžete tiež experimentovať s rôznymi modelmi a nájsť najlepší pre vašu potrebu – niektoré vynikajú v uvažovaní, iné v precíznom nasledovaní inštrukcií, ďalšie v konkrétnych doménach. Možnosť meniť modely bez prepísania kódu je významná výhoda Strands oproti rigidnejším frameworkom.
Pri budovaní sofistikovanejších multiagentných systémov budete chcieť implementovať pokročilé vzory ako komunikáciu medzi agentmi a handoffy. Tieto vzory umožňujú agentom delegovať úlohy iným agentom, čím vznikajú hierarchické alebo sieťové systémy. Pri handoffe jeden agent rozpozná, že úloha presahuje jeho expertízu, a odovzdá ju inému, kompetentnejšiemu agentovi. Napríklad v business intelligence systéme obsahový agent zozbiera surové články a odovzdá úlohu analýzy sentimentu sentimentovému agentovi. Ten spracuje články, vráti analýzu a obsahový agent ju zaradí do svojho reportu. Tento vzor kopíruje fungovanie ľudských tímov – keď niekto narazí na problém mimo svojej oblasti, odovzdá ho špecialistovi. Strands tieto vzory podporuje cez možnosť používať agenta ako nástroj, takže jeden agent môže byť nástrojom iného. Takto vznikajú silné hierarchické systémy, v ktorých vyššie postavené agenti koordinujú špecializované podagentov. Môžete implementovať aj swarm vzory, kde viacero agentov paralelne pracuje na rôznych stránkach problému a výsledky sa agregujú. Tieto pokročilé vzory umožňujú stavať systémy ľubovoľnej komplexnosti – od jednoduchých dvojagentových handoffov až po zložité siete desiatok agentov pracujúcich na jednom cieli.
Integrácia Strands s AWS službami je veľmi silná pre firmy už využívajúce AWS ekosystém. Môžete vytvárať nástroje na prácu s AWS službami ako S3 na ukladanie súborov, DynamoDB na databázy, Lambda na serverless computing a ďalšími. Znamená to, že vaši agenti môžu nielen zbierať a analyzovať informácie, ale aj konať v infraštruktúre AWS. Napríklad agent môže vygenerovať report a automaticky ho uložiť do S3, alebo načítať dáta z DynamoDB a využiť ich v analýze. Okrem AWS podporuje Strands aj integráciu s prakticky akýmkoľvek externým API cez vlastné nástroje. Môžete vytvárať nástroje na volanie REST API, prácu s webhooks, využívanie tretích strán alebo integráciu s akýmkoľvek externým systémom. Táto rozšíriteľnosť umožňuje Strands stať sa centrálnym nervovým systémom vašej automatizačnej infraštruktúry, ktorý koordinuje činnosti naprieč celým technologickým stackom. Kombinácia AWS integrácie a podpory externých API robí Strands vhodným na budovanie enterprise systémov pracujúcich s komplexným a heterogénnym prostredím.
Aj keď je vývoj v Strands jednoduchý, nasadenie do produkcie vyžaduje dôkladné zváženie viacerých faktorov. Najskôr sa zamyslite, kde agenti poběžia – Strands beží kdekoľvek, kde je Python: lokálne na vývoj, na EC2 pre tradičný server, na Lambda pre serverless, na EKS pre Kubernetes či iných platformách. Každá možnosť má iné požiadavky na škálovanie, cenu a správu. Premyslite tiež, ako budú agenti spúšťaní – podľa plánu, API volaním, v reakcii na udalosti? Strands dobre spolupracuje s rôznymi spôsobmi spúšťania, dizajn však prispôsobte konkrétnej potrebe. Kľúčová je bezpečnosť – agenti majú prístup k prihlasovacím údajom, API kľúčom a citlivým dátam. Spravujte ich bezpečne, ideálne cez environmentálne premenné alebo AWS Secrets Manager, nie hardcodom v kóde. Implementujte správne logovanie a monitoring, aby ste vedeli, čo agenti robia a rýchlo odhalili problémy. V produkcii je nutné robustné ošetrenie chýb – agenti by mali zvládať zlyhania, opakovať pokusy a upozorniť vás pri problémoch. Dôležité je aj nastaviť limity a kontrolu nákladov, aby ste predišli neúmernému čerpaniu API alebo inference volaní.
Aj keď je Strands silný a elegantný, oplatí sa porovnať ho s inými populárnymi frameworkmi ako CrewAI či LangGraph. CrewAI zdôrazňuje tímovú orchestráciu agentov s dôrazom na definíciu rolí a hierarchií, poskytuje viac štruktúry, čo je vhodné pre komplexné systémy, no pridáva komplexnosť. LangGraph, postavený na LangChain, ponúka grafový prístup, kde definujete explicitné stavové automaty a workflowy – získate tak viac kontroly, no treba viac dizajnu. Strands stavia na dôvere v model – necháva model rozhodovať a plánovať, vyžaduje menej explicitnej workflow definície. To znamená rýchlejší vývoj, no menej vhodnosti pre systémy vyžadujúce deterministické správanie. Dobrou správou je, že tieto frameworky sa dajú kombinovať – Strands vie spolupracovať s CrewAI a LangGraph a môžete si vybrať najlepší nástroj na konkrétnu časť systému. Na rýchly vývoj a systémy, kde prospieva modelové uvažovanie, exceluje Strands. Na systémy s explicitnou workflow logikou je vhodný LangGraph. Na tímové hierarchické agentúry CrewAI. Pochopenie silných a slabých stránok každého frameworku vám umožní správne architektonické rozhodnutia.
Budovanie efektívnych multiagentných systémov si vyžaduje okrem zvládnutia technického frameworku aj premyslený dizajn systému. Najprv jasne definujte rolu a expertízu každého agenta – za čo je zodpovedný, aké nástroje potrebuje, na čo sa má sústrediť. Jasná rola zjednodušuje debugovanie aj efektivitu. Píšte jasné, konkrétne prompt inštrukcie – je to hlavný komunikačný kanál s agentom, preto ich treba starostlivo pripraviť. Popíšte rolu agenta, čo má riešiť, čo nemá a v akom formáte chcete výstup. Dajte agentom vhodné nástroje – agent s príliš mnohými nástrojmi môže byť zmätený, s príliš málo nemusí zvládnuť úlohu. Zamyslite sa, čo skutočne potrebuje. Testujte agentov samostatne pred ich začlenením do systému – najprv overte funkčnosť každého v izolácii. Implementujte správne logovanie a ošetrenie chýb – keď niečo zlyhá, musíte vedieť čo a prečo. Začnite jednoducho a postupne pridávajte komplexnosť – najskôr funkčný dvojagentový systém, až potom väčší. Sledujte správanie agentov v produkcii – koľko trvá ich činnosť, aké chyby nastávajú, či plnia cieľ. Tieto dáta sú neoceniteľné pre optimalizáciu a ladenie.
Oblasť multiagentných AI systémov sa rýchlo vyvíja a Strands je v popredí tohto vývoja. Ako sa jazykové modely zlepšujú, agenti budú schopnejší, spoľahlivejší aj autonómnejší. Očakáva sa rastúca adopcia multiagentných systémov v rôznych odvetviach, keď firmy spoznajú výhody špecializovaných koordinovaných agentov oproti monolitickým riešeniam. Integrácia agentov s biznis procesmi sa prehĺbi – agenti nebudú len
Strands je open-source, na modeloch nezávislé SDK pre AI agentov vyvinuté spoločnosťou AWS, ktoré zjednodušuje vývoj agentov využívaním moderných schopností LLM pre uvažovanie a prácu s nástrojmi. Na rozdiel od komplexných orchestrácií je Strands postavený na modelovo riadenom prístupe, kde agentov definujete pomocou troch komponentov: model, nástroje a prompt. Podporuje akéhokoľvek poskytovateľa LLM vrátane Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic a lokálne modely a bezproblémovo sa integruje s ďalšími frameworkmi ako CrewAI a LangGraph.
Na začiatok so Strands vytvorte súbor requirements.txt s potrebnými závislosťami, nastavte .env súbor s AWS prihlasovacími údajmi (alebo inými LLM kľúčmi) a vytvorte hlavný Python súbor. Budete potrebovať nakonfigurovať IAM oprávnenia pre Bedrock vo vašom AWS účte, vygenerovať access key a potom môžete agenta s modelom, nástrojmi a promptom vytvoriť v niekoľkých riadkoch kódu.
Áno, Strands je úplne nezávislý od modelu. Môžete použiť modely z Amazon Bedrock, OpenAI, Anthropic, Meta Llama cez Llama API, Ollama na lokálny vývoj a mnoho ďalších poskytovateľov cez LiteLLM. Medzi poskytovateľmi môžete prepínať bez zmeny jadra agent kódu, čo prináša flexibilitu pre rôzne prípady použitia a preferencie.
Multiagentné systémy umožňujú rozložiť zložité úlohy na špecializované role, každú s konkrétnou expertízou a nástrojmi. Tento prístup umožňuje paralelné spracovanie, lepšie zvládanie chýb, vyššiu presnosť vďaka rôznym pohľadom a udržiavateľnejší kód. Pri business intelligence môžu špecializovaní agenti súčasne zbierať správy, analyzovať sentiment, skúmať konkurenciu a syntetizovať poznatky do akčných reportov.
FlowHunt ponúka možnosti workflowovej automatizácie, ktoré dopĺňajú multiagentné systémy orchestráciou komplexných procesov, riadením toku dát medzi agentmi, plánovaním a monitorovaním a poskytovaním prehľadu o výkonnosti agentov. Spolu FlowHunt a multiagentné frameworky ako Strands vytvárajú end-to-end inteligentné automatizačné systémy, ktoré zvládnu sofistikované podnikové procesy.
Arshia je inžinierka AI workflowov v spoločnosti FlowHunt. S pozadím v informatike a vášňou pre umelú inteligenciu sa špecializuje na tvorbu efektívnych workflowov, ktoré integrujú AI nástroje do každodenných úloh, čím zvyšuje produktivitu a kreativitu.
Spojte silu multiagentných AI systémov s workflowovou automatizáciou FlowHunt a vytvorte inteligentné, samokoordinujúce podnikové procesy, ktoré generujú poznatky vo veľkom rozsahu.
Zistite, ako vytvoriť AI agentov, ktorí spravujú celú vašu Bexio agendu od správy kontaktov po projektovú automatizáciu a zvýšte produktivitu o 100 % s FlowHunt...
Naučte sa vytvárať sofistikovaných AI agentov s prístupom k súborovému systému, implementovať stratégie offloadingu kontextu a optimalizovať využitie tokenov po...
Systém AI automatizácie integruje technológie umelej inteligencie s automatizačnými procesmi, čím rozširuje tradičnú automatizáciu o kognitívne schopnosti ako u...
Súhlas s cookies
Používame cookies na vylepšenie vášho prehliadania a analýzu našej návštevnosti. See our privacy policy.
